AI 기반 의료 영상 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서: 기술별(딥러닝, NIP, 기타), 응용 분야별(신경과, 호흡기 및 폐 질환, 심장내과, 유방암 검진, 정형외과, 기타), 영상 방식별(CT, MRI, X-RAY, 초음파, 핵의학 영상), 최종 사용자별(병원, 진단 영상 센터, 기타) 및 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카) 예측, 2025-2033년

AI 기반 의료 영상 시장 성장 요인

승인/상용화된 AI 기반 의료 영상 플랫폼의 증가

현행 규제 체계 하에서 인공지능(AI) 기반 의료 영상 진단 기기에 대한 미국 식품의약국(FDA) 승인이 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 현재까지 FDA는 인공지능 기술을 활용한 최소 16건의 기기 승인을 허가했습니다. 2015년 이후 승인된 AI 기반 기기의 수는 증가했으며, 그중 다수가 방사선학 분야에서 사용 승인을 받았습니다.

• 예를 들어, 2019년 5월 FDA는 제브라 메디컬 비전(Zebra Medical Vision)의 헬스PNX(HealthPNX)를 방사선 영상 진단에 사용할 수 있도록 승인했습니다. 마찬가지로, 혁신적인 진단 영상 기술 분야의 글로벌 리더인 캐논 메디컬 시스템즈(Canon Medical Systems)는 2022년 4월 CT 스캔 제품인 카르테시안 프라임(Cartesian Prime)에 대한 승인을 받았습니다. 이처럼 AI 기반 의료 영상 제품에 대한 FDA 승인이 증가함에 따라 예측 기간 동안 AI 기반 의료 영상 시장의 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다.

진단 시술 건수 증가

진단 절차 전반에 대한 수요는 매년 증가하고 있습니다. 이러한 수요 증가는 여러 응급 병원 활동 전반에 걸친 영상 검사 증가, 특히 암 영상 검사를 위한 긴급 의뢰(연간 10% 증가)의 급증에 기인합니다. CT 스캔과 같은 검사의 적용 범위 확대 또한 의료 영상 검사 수요를 촉진하고 있습니다.

또한 심장 및 호흡기 질환의 발병률 급증으로 진단 솔루션에 대한 수요가 가속화되었습니다. GE Healthcare는 의료 데이터의 90% 이상이 의료 영상에서 얻어지며, 그중 97% 이상이 분석되지 않고 있다고 밝혔습니다. 따라서 진단 건수가 증가함에 따라 AI 기반 의료 영상 기술은 워크플로우와 효율성을 개선하는 데 도움을 주었고, AI 기반 의료 영상 진단에 대한 수요를 촉진했습니다.

시장 제약 요인

저소득 및 중간소득 국가에서 AI 기반 의료 영상 기술 도입률 저조

특히 저소득 및 중소득 국가의 의료기관들은 의료 시스템을 지원할 디지털 인프라가 부족한 경우가 많습니다. 전 세계 국가의 3분의 2는 영상의학과 시설이 부족하거나 아예 없습니다. 저소득 및 중소득 국가에서는 숙련된 영상의학과 전문의 부족이 인공지능 기반 의료 영상 진단 도입의 걸림돌로 작용하고 있습니다.

• 예를 들어, 탄자니아는 인구 5,800만 명에 방사선 전문의가 60명에 불과하여, 미국의 1인당 방사선 전문의 수와 비교하면 50배나 부족합니다. 이러한 요인들이 시장 성장을 저해합니다.

시장 기회

선진국에서 AI 기반 의료 영상 기술 도입 증가

인공지능(AI) 기반 의료 영상 장비는 북미와 유럽을 비롯한 선진국에서 점차 도입되고 있습니다. 이러한 AI 기반 의료 영상 장비 도입 급증은 선진국 규제 기관의 승인 증가에도 기인합니다. 2015년 이후 승인된 AI 기반 의료 영상 장비의 수는 꾸준히 증가했으며, 특히 방사선학 분야에서의 사용 승인을 받은 장비가 많습니다. 미국에서는 병원보다 영상 진단 센터의 AI 기술 도입률이 약간 더 높은 것으로 나타났습니다.

2019년에는 의료 전문가의 약 53%가 향후 몇 년 안에 AI 기반 의료 영상 기술을 사용할 계획이라고 예측되었습니다. 같은 해 미국에서만 약 25만 명의 영상의학과 전문의가 환자를 대상으로 진단 영상 검사를 수행했습니다. 또한 미국 노동통계국에 따르면 2019년부터 2029년까지 영상의학과 전문의 수는 7% 증가할 것으로 예상되며, 이는 모든 직종의 평균 증가율보다 빠른 속도입니다. 따라서 업무 부담이 가중됨에 따라 영상의학과 전문의들은 업무 자동화 및 급증하는 수요에 대응하기 위해 AI 기반 도구를 도입할 수밖에 없게 되었습니다.의료 영상서비스를 제공함으로써 시장 성장의 기회를 창출합니다.

기술 인사이트

딥러닝 부문은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 47.04%를 기록할 것으로 예상됩니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 일반적으로 두 가지 특징을 가지고 있습니다. 첫째, 여러 단계의 추상화를 통해 다양한 데이터 특징을 학습할 수 있는 다중 처리 계층을 갖추고 있으며, 둘째, 각 계층에서 특징 표현에 대한 비지도 학습 또는 지도 학습을 수행합니다.딥러닝이는 이상 징후를 감지하고 특정 질병 유형을 분류하는 데 적용할 수 있습니다. 또한, 딥러닝은 새로운 인공지능 머신러닝 기술로, 지난 몇 년간 의료 분야에서의 응용 가능성에 대한 관심이 크게 증가했습니다. 딥러닝은 인간 두뇌의 뉴런 구조를 모방하여 정보를 처리하고 추출하도록 설계되었으며, 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습할 수 있도록 합니다. 이 기술은 질병 진단에 적용되거나 구현되고 있습니다.

응용 프로그램 분석

신경학 분야는 시장에서 가장 큰 매출 기여도를 보이며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 46.45%를 기록할 것으로 예상됩니다. 최근 인공지능(AI)은 의료 영상, 특히 중추신경계 분자 영상 분야에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. AI와 신경과학은 긴밀한 상호 의존 관계를 유지하고 있으며, 신경과학 분야에서 AI의 활용이 증가함에 따라 의료 산업 전반에 걸쳐 큰 이점을 가져다주고 있습니다. 이 분야에서 가장 활발하게 활동하는 기업들은 여러 차례 투자 유치에 성공한 스타트업들입니다. 이러한 기업들은 대부분 유럽과 북미에 기반을 두고 있지만, 최근 몇 년 동안 높은 투자 유치율을 바탕으로 많은 아시아 기업들이 제품을 출시하고 있습니다. 따라서 향후 아시아 대륙의 AI 발전이 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 신경종양학 솔루션인 Arterys Neuro AI는 비침습적인 방법으로 95% 이상의 정확도로 종양과 가성 진행을 구분하는 도구를 제공합니다.

모달리티 인사이트

CT 부문은 세계 시장을 주도하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 46.16%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 컴퓨터 단층 촬영(CT)은 광범위한 진단 용도로 사용되며, 많은 임상 적응증에서 표준 영상 진단법으로 여겨집니다. 그러나 CT에는 여러 단점이 있습니다. 환자가 고용량의 방사선에 노출되면 모든 환자의 암 발생 위험이 증가합니다.

특히 소아, 비만 환자, 암 환자 등 정기적인 검진이 필요한 고위험군에게 유용합니다. 또한, CT 영상에 AI 기반 머신러닝 기술을 적용하면 영상의 방사선량과 화질을 직접 관리할 수 있습니다. AI 기반 CT 영상 기술은 정확한 결과를 도출하며, CT 영상을 단 몇 초 만에 처리할 수 있습니다. 북미와 유럽 전역에서 많은 주요 업체와 소규모 업체들이 다양한 AI 기반 CT 영상 진단 솔루션을 제공하고 있습니다.

최종 사용자 인사이트

병원 부문은 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 44.83%를 기록할 것으로 예상됩니다. 인공지능 기반 기술의 도입은 이러한 성장을 촉진할 것입니다.의료 영상 소프트웨어최근 병원에서 알고리즘/시스템을 활용한 영상 진단이 활발해지고 있습니다. 암, 심혈관 질환, 신경계 질환, 호흡기 질환 등 만성 질환의 발병률이 급증하면서 병원 내 영상 진단 활동이 늘어났습니다. 의료 영상 데이터의 기하급수적인 증가는 기존 의료 영상 시스템을 사용하는 영상의학과 전문의와 의료진의 업무 부담을 가중시키고 있습니다.

마찬가지로, 코로나19 발생 이후 의료 영상 서비스를 받기 위해 병원을 방문한 환자 수는 팬데믹 이전 수준에 비해 200% 이상 증가했는데, 이는 병원에서 호흡기 영상 검사에 대한 수요가 급증했기 때문입니다.

지역별 분석

북미는 전 세계 AI 기반 의료 영상 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 45.12%를 기록할 것으로 예상됩니다. 북미에서 AI 기반 의료 영상 솔루션의 도입률이 높은 이유는 대기업, 공공 및 민간 기관의 투자 증가, 공급업체 간 파트너십 및 협력 확대, 연구 기관의 AI 기반 의료 영상 개발 역할 강화, 그리고 병원에 대한 의료비 상환 확대 등 여러 요인에 기인합니다. 따라서 미국 내 많은 영상의학과 의사와 병원들이 AI 기반 의료 영상 소프트웨어/애플리케이션을 선호하고 있습니다.

또한, 미국에서 AI 기반 의료 영상 솔루션 도입률이 높은 데에는 잘 구축된 의료 시스템과 의료비 상환 정책이 중요한 역할을 하고 있다는 점도 한몫합니다. 의료비 지불 기관의 적극적인 참여 역시 미국 AI 기반 의료 영상 시장의 성장을 견인하고 있습니다.

• 예를 들어, 메디케어는 Viz.ai의 Viz LVO에 대해 입원 환자 사전 지불 시스템(IPPS)에 신기술 추가 지불(NTAP)을 도입했습니다.

유럽 ​​AI 기반 의료 영상 시장 동향

유럽은 예측 기간 동안 연평균 43.93%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이 지역 시장은 견조한 성장세를 보이고 있으며, 예측 기간 동안에도 유사한 성장이 예상됩니다. AI 기반 의료 영상 솔루션은 이 지역의 의료 분야를 혁신할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 지난 2년간 유럽 지역에서는 기업, 연구 센터, 병원 등 다양한 주체 간의 협력 연구를 통해 AI 기반 의료 영상 도구 개발이 급증했습니다. 이러한 연구는 여러 정부 기관으로부터 상당한 자금 지원을 받았습니다. 특히, 여러 스타트업 기업들이 정부의 막대한 지원금을 받아 딥러닝 기술을 활용한 다양한 AI 기반 의료 영상 도구/소프트웨어를 출시했습니다. 기존의 대기업들 또한 이 시장에서의 성장을 위해 연구 기관, 병원, 연구 단체 등과의 협력 연구에 상당한 투자를 진행하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 AI 기반 의료 영상 솔루션 분야에서 세 번째로 큰 시장입니다.이 지역의 의료 영상 분야에서 첨단 AI 기술 도입률은 아직 초기 단계에 있습니다. 중국과 일본은 이 지역에서 AI 기반 의료 영상 소프트웨어 및 도구 도입을 선도하는 국가입니다. 최근 몇 년 동안 정부와 기업의 투자뿐 아니라 기업 간 협력 및 파트너십도 눈에 띄게 증가했습니다.

연구 센터 및 연구소의 존재는 예측 기간 동안 시장이 기하급수적으로 성장할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 요인들로 인해 시장은 기하급수적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 몇 가지 제약 요인으로는 의료 영상 분야에 AI 시스템을 도입하는 데 드는 높은 비용이 있습니다. 이러한 정교한 시스템에는 막대한 예산이 필요하며, 이는 아시아 태평양 지역의 AI 기반 의료 영상 산업 성장을 저해할 수 있습니다. 또한 AI 기술의 높은 비용과 체계적이고 신뢰할 수 있으며 사이버 보안이 강화된 IT 환경의 부족도 걸림돌이 될 수 있습니다.

안에라틴 아메리카인구 급증, 의료 영상 수요 증가, 의료비 지출 증가, 진단 영상 서비스 제공업체 수 증가 등의 요인이 시장 성장을 견인하고 있습니다. 라틴 아메리카에서는 AI 기반 의료 영상 기술 도입에 대한 엄청난 기회가 존재합니다. 많은 신생 AI 연구 센터들이 관련 업체들과 협력하여 AI 기반 의료 영상 연구를 진행하고 있습니다.

• 예를 들어, 브라질의 고등 교육 및 연구 기관의 연구 프로젝트를 지원하는 공공 재단인 상파울루 연구 재단(FAPESP)은 IBM과 협력하여 IBM의 AI Horizons Network의 첫 번째 라틴 아메리카 기관을 설립했습니다. 이 연구소는 향후 10년 동안 자금 지원 기관과 학술 단체로부터 상당한 투자를 받을 예정입니다.

터키, 사우디아라비아, 남아프리카공화국, 아랍에미리트이 지역 시장에서 주요 수익 창출 요소로 꼽히는 AI 기반 의료 영상 솔루션은 비전염성 질환 및 기타 만연한 질병의 증가로 인해 심각한 보건 위기를 초래하고 있습니다. 만성 질환 문제를 해결하면서 의료 비용을 절감해야 한다는 압박이 가중됨에 따라, 이 지역 정부와 보건 당국은 중대한 과제에 직면하고 있습니다. 터키와 같은 국가에서는 방사선 검사 비용이 저렴하지만, 환자의 높은 방사선 노출량은 암 발생 위험을 높여 의료 비용 상승의 원인이 됩니다. 이러한 요인들로 인해 이 지역에서 AI 기반 의료 영상 솔루션 도입이 가속화되고 있습니다.